Alocação de Recursos em Redes Sem Fio de Grande Porte por meio de Meta-Heurísticas e Predição da Carga de Usuários - Frank, Lucas R.; Carnevale, Lorenzo; Galletta, Antonino; Villari, Massimo; Vieira, Alex B.; Silva, Edelberto Franco (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2022: Anais do VI Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2022.223452, 2022)
Com o aumento significativo de usuários móveis, a busca pelo gerenciamento de recursos tornou-se essencial. Essa gerência deve visar atender à cobertura do sinal, mas, principalmente, manter o Acordo de Nível de Serviço desejado, independentemente do número de usuários conectados. Assim, propomos a utilização de quatro modelos de predição aplicado ao número de usuários conectados em uma rede sem fio. A partir dessas previsões, os recursos de rede podem ser alocados adequadamente. Investigamos o uso de Otimização de Enxame de Partículas e Algoritmo Genético para hiperparametrizar um Perceptron Multicamadas e uma Árvore de Decisão. Avaliamos nossa proposta utilizando dados reais de rede sem fio com mais de 20 mil usuários. Como resultado, obtivemos uma precisão média de 94,80%, melhorando consideravelmente a utilização de recursos da rede e atendendo um nível de acordo de serviço de 95%.